Refining pulp for tensile strength
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Increased tensile strength of paper is a primary objective of low consistency refining. Although refining is typically controlled by Specific Refining Energy and Specific Edge Load, these parameters are not independent because both depend directly on power. To overcome this shortcoming, we derived simplified expressions for the number and intensity of impacts on pulp. The number of impacts reflects the capacity of the refiner to impose loading cycles on pulp. The intensity, combined with a response parameter, reflects the probability of a successful refining event at each impact. Based on these parameters, we employed an equation based on cumulative probability to predict tensile strength of pulp after refining. Non-linear fits of this equation to data from the literature for a wide range of pulps refined by various refiners gave response parameters that were remarkably similar ranging from 1.6–3.3×10−6 1.6\text{--}3.3\times {10^{-6}} kg/J. The resulting probability of successful refining events at each impact was found to be quite small, about 1–3 %. We postulated that this is likely due to most force being imposed at fibre crossings in the pulp network. Consequently, multiple cycles are required to expose other parts of fibres and new fibres to loadings. In summary, this new approach to characterizing refining reflects the stochastic nature of the process and enables a direct quantitative link between refiner operation and fibre development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».